Was ist Datenredundanz?

Datenredundanz tritt auf, wenn dieselben Daten an zwei oder mehr getrennten Orten gespeichert werden, und tritt in vielen Unternehmen häufig auf. Da immer mehr Unternehmen von isolierten Daten zu einem zentralen Repository zum Speichern von Informationen übergehen, stellen sie fest, dass ihre Datenbank mit inkonsistenten Duplikaten desselben Eintrags gefüllt ist. Obwohl es schwierig sein kann, doppelte Dateneinträge abzugleichen oder sogar davon zu profitieren, kann das Verständnis, wie Datenredundanz effizient reduziert und nachverfolgt werden kann, dazu beitragen, langfristige Inkonsistenzprobleme für Ihr Unternehmen zu mindern.

Wie kommt es zu Datenredundanz?

Manchmal geschieht Datenredundanz zufällig, während sie manchmal beabsichtigt ist. Versehentliche Datenredundanz kann das Ergebnis eines komplexen Prozesses oder einer ineffizienten Codierung sein, während absichtliche Datenredundanz zum Schutz von Daten und zur Gewährleistung der Konsistenz verwendet werden kann — einfach durch Nutzung der vielfältigen Vorkommen von Daten für die Notfallwiederherstellung und Qualitätsprüfungen.

Wenn Datenredundanz beabsichtigt ist, ist es wichtig, ein zentrales Feld oder einen zentralen Bereich für die Daten zu haben. Auf diese Weise können Sie bei Bedarf problemlos alle Datensätze redundanter Daten aktualisieren. Wenn Datenredundanz nicht sinnvoll ist, kann dies zu einer Vielzahl von Problemen führen, die wir im Folgenden besprechen werden.

Datenbank versus dateibasierte Datenredundanz verstehen

Datenredundanz kann in einer Datenbank gefunden werden, bei der es sich um eine organisierte Sammlung strukturierter Daten handelt, die von einem Computersystem oder der Cloud gespeichert werden. Ein Einzelhändler kann über eine Datenbank verfügen, um die von ihm gelagerten Produkte zu verfolgen. Wenn dasselbe Produkt versehentlich zweimal eingegeben wird, findet eine Datenredundanz statt.

Derselbe Einzelhändler kann Kundendateien in einem Dateispeichersystem aufbewahren. Wenn ein Kunde mehr als einmal beim Unternehmen einkauft, kann sein Name mehrmals eingegeben werden. Doppelte Eingaben des Kundennamens gelten als redundante Daten.

Unabhängig davon, ob Datenredundanz in einer Datenbank oder in einem Dateispeichersystem auftritt, kann dies problematisch sein. Glücklicherweise kann die Datenreplikation dazu beitragen, Datenredundanz zu vermeiden, indem dieselben Daten an mehreren Standorten gespeichert werden. Mit der Datenreplikation können Unternehmen die Konsistenz sicherstellen und erhalten jederzeit die Informationen, die sie benötigen.

Top 4 Vorteile der Datenredundanz

Obwohl Datenredundanz wie ein negatives Ereignis klingt, gibt es viele Organisationen, die von diesem Prozess profitieren können, wenn er absichtlich in den täglichen Betrieb integriert wird.

Alternative Datensicherungsmethode

Beim Sichern von Daten werden komprimierte und verschlüsselte Versionen von Daten erstellt und in einem Computersystem oder der Cloud gespeichert. Datenredundanz bietet eine zusätzliche Schutzebene und verstärkt die Sicherung, indem Daten auf ein zusätzliches System repliziert werden. Es ist oft von Vorteil, wenn Unternehmen Datenredundanz in ihre Notfallwiederherstellungspläne integrieren.

Bessere Datensicherheit

Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz von Daten in einer Datenbank oder einem Dateispeichersystem vor unerwünschten Aktivitäten wie Cyberangriffen oder Datenverletzungen. Die Speicherung derselben Daten an zwei oder mehr getrennten Orten kann ein Unternehmen im Falle eines Cyberangriffs oder einer Sicherheitsverletzung schützen — ein Ereignis, das zu Zeit- und Geldverlust sowie einem beschädigten Ruf führen kann.

Schnellerer Datenzugriff und Updates

Wenn Daten redundant sind, profitieren Mitarbeiter von schnellem Zugriff und schnellen Updates, da die erforderlichen Informationen auf mehreren Systemen verfügbar sind. Dies ist besonders wichtig für Kundenservice-basierte Organisationen, deren Kunden Schnelligkeit und Effizienz erwarten.

Verbesserte Datenzuverlässigkeit

Zuverlässige Daten sind vollständig und genau. Unternehmen können Datenredundanz verwenden, um Daten zu überprüfen und zu bestätigen, dass sie korrekt und vollständig ausgefüllt sind — eine Notwendigkeit, wenn sie mit Kunden, Lieferanten, internen Mitarbeitern und anderen interagieren.

Achten Sie auf Nachteile der Datenredundanz

Obwohl es bemerkenswerte Vorteile der absichtlichen Datenredundanz gibt, gibt es auch einige signifikante Nachteile, wenn Organisationen sich ihrer Anwesenheit nicht bewusst sind.

Mögliche Dateninkonsistenz

Datenredundanz tritt auf, wenn dieselben Daten an mehreren Stellen vorhanden sind, während Dateninkonsistenz vorliegt, wenn dieselben Daten in verschiedenen Formaten in mehreren Tabellen vorhanden sind. Leider kann Datenredundanz zu Dateninkonsistenzen führen, die ein Unternehmen mit unzuverlässigen und / oder bedeutungslosen Informationen versorgen können.

Zunahme der Datenbeschädigung

Datenbeschädigung liegt vor, wenn Daten durch Schreib-, Lese-, Speicher- oder Verarbeitungsfehler beschädigt werden. Wenn dieselben Datenfelder in einer Datenbank oder einem Dateispeichersystem wiederholt werden, tritt eine Datenbeschädigung auf. Wenn eine Datei beispielsweise beschädigt wird und ein Mitarbeiter versucht, sie zu öffnen, erhält er möglicherweise eine Fehlermeldung und kann seine Aufgabe nicht abschließen.

Erhöhung der Datenbankgröße

Datenredundanz kann die Größe und Komplexität einer Datenbank erhöhen — was die Wartung schwieriger macht. Eine größere Datenbank kann auch zu längeren Ladezeiten und vielen Kopfschmerzen und Frustrationen für die Mitarbeiter führen, da sie mehr Zeit für die Erledigung täglicher Aufgaben aufwenden müssen.

Kostensteigerung

Wenn aufgrund von Datenredundanz mehr Daten erstellt werden, steigen die Speicherkosten plötzlich. Dies kann ein ernstes Problem für Organisationen sein, die versuchen, die Kosten niedrig zu halten, um die Gewinne zu steigern und ihre Ziele zu erreichen. Darüber hinaus kann die Implementierung eines Datenbanksystems teurer werden.

So reduzieren Sie die Datenredundanz

Glücklicherweise ist es möglich, unbeabsichtigte Fälle von Datenredundanz zu reduzieren, die häufig zu betrieblichen und finanziellen Problemen führen.

Stammdaten

Stammdaten sind eine einzige Quelle gemeinsamer Geschäftsdaten, die von mehreren Anwendungen oder Systemen gemeinsam genutzt werden. Obwohl Stammdaten das Auftreten von Datenredundanz nicht reduzieren, können Unternehmen ein gewisses Maß an Datenredundanz umgehen und akzeptieren. Dies liegt daran, dass die Verwendung von Stammdaten sicherstellt, dass eine Organisation im Falle einer Änderung eines Datensatzes nur ein Datenstück aktualisieren muss. In diesem Fall werden redundante Daten konsistent aktualisiert und liefern die gleichen Informationen.

Datenbanknormalisierung

Bei der Datenbanknormalisierung werden Daten in einer Datenbank effizient organisiert, sodass redundante Daten eliminiert werden. Dieser Prozess kann sicherstellen, dass alle Daten eines Unternehmens in allen Datensätzen ähnlich aussehen und gelesen werden. Durch die Implementierung der Datennormalisierung standardisiert eine Organisation Datenfelder wie Kundennamen, Adressen und Telefonnummern.

Das Normalisieren von Daten beinhaltet das Organisieren der Spalten und Tabellen einer Datenbank, um sicherzustellen, dass ihre Abhängigkeiten korrekt erzwungen werden. Die „Normalform“ bezieht sich auf den Satz von Regeln oder Normalisierungsdaten, und eine Datenbank wird als „normalisiert“ bezeichnet, wenn sie frei von Delete-, Update- und Insert-Anomalien ist.

Wenn es um die Normalisierung von Daten geht, hat jedes Unternehmen seine eigenen Kriterien. Daher ist das, was eine Organisation für „normal“ hält, für eine andere Organisation möglicherweise nicht „normal“. Beispielsweise möchte ein Unternehmen das Feld Bundesstaat oder Provinz möglicherweise mit zwei Ziffern normalisieren, während ein anderes Unternehmen den vollständigen Namen bevorzugt. Unabhängig davon kann die Datenbanknormalisierung der Schlüssel zur Reduzierung der Datenredundanz in jedem Unternehmen sein.

Effiziente Datenredundanz Anwendungsfälle

Effiziente Datenredundanz ist möglich. Viele Organisationen wie Heimwerkerunternehmen, Immobilienagenturen und Unternehmen, die sich auf Kundeninteraktionen konzentrieren, verfügen über CRM-Systeme (Customer Relationship Management).

Wenn ein CRM-System in eine andere Unternehmenssoftware wie eine Buchhaltungssoftware integriert wird, die Kunden- und Finanzdaten kombiniert, werden redundante manuelle Daten eliminiert, was zu aufschlussreicheren Berichten und einem verbesserten Kundenservice führt.

Datenbankmanagementsysteme werden auch in einer Vielzahl von Organisationen eingesetzt. Sie erhalten Anweisungen von einem Datenbankadministrator (DBA) und ermöglichen es dem System, vorhandene Daten aus den Systemen zu laden, abzurufen oder zu ändern. Datenbankmanagementsysteme halten sich an die Regeln der Normalisierung, wodurch die Datenredundanz reduziert wird.

Krankenhäuser, Pflegeheime und andere Einrichtungen des Gesundheitswesens verwenden Datenbankverwaltungssysteme, um Berichte zu erstellen, die Ärzten und anderen Mitarbeitern nützliche Informationen liefern. Wenn Datenredundanz effizient ist und nicht zu Dateninkonsistenzen führt, können diese Systeme Gesundheitsdienstleister über steigende Verweigerungsraten, den Erfolg eines bestimmten Medikaments und andere wichtige Informationen informieren.

Reduzierung der Datenredundanz durch Datenmanagement

Obwohl Datenredundanz in einer Datenbank oder einem Dateispeichersystem einer Organisation zugute kommen kann, wenn sie beabsichtigt ist, kann dieser Prozess auch nachteilig sein, wenn er versehentlich ausgeführt wird. Unternehmen können die Kopfschmerzen, die häufig mit Datenredundanz einhergehen, mit Talend Data Fabric lindern.

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